Computer >> Máy Tính >  >> Lập trình >> Python

Keras có thể được sử dụng như thế nào để đào tạo một mô hình với lệnh gọi lại mới trong Python?


Tensorflow là một khuôn khổ học máy do Google cung cấp. Nó là một khung công tác mã nguồn mở được sử dụng cùng với Python để triển khai các thuật toán, ứng dụng học sâu và hơn thế nữa. Nó được sử dụng trong nghiên cứu và cho mục đích sản xuất. Nó có các kỹ thuật tối ưu hóa giúp thực hiện các phép toán phức tạp một cách nhanh chóng.

Gói 'tensorflow' có thể được cài đặt trên Windows bằng dòng mã bên dưới -

pip install tensorflow

Tensor là một cấu trúc dữ liệu được sử dụng trong TensorFlow. Nó giúp kết nối các cạnh trong một sơ đồ luồng. Sơ đồ luồng này được gọi là 'Biểu đồ luồng dữ liệu'. Hàng căng không là gì ngoài mảng nhiều chiều hoặc một danh sách.

Keras là một API học sâu, được viết bằng Python. Đây là một API cấp cao có giao diện hiệu quả giúp giải quyết các vấn đề về máy học. Nó chạy trên khuôn khổ Tensorflow. Nó được xây dựng để giúp thử nghiệm một cách nhanh chóng. Nó cung cấp các khối xây dựng và trừu tượng thiết yếu cần thiết trong việc phát triển và đóng gói các giải pháp học máy. Nó có khả năng mở rộng cao và đi kèm với các khả năng đa nền tảng. Điều này có nghĩa là Keras có thể chạy trên TPU hoặc các cụm GPU. Các mô hình Keras cũng có thể được xuất để chạy trong trình duyệt web hoặc điện thoại di động.

Keras đã có trong gói Tensorflow. Nó có thể được truy cập bằng cách sử dụng dòng mã dưới đây.

import tensorflow
from tensorflow import keras

Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.

Sau đây là mã -

Ví dụ

print("The model is trained with new callback")
model.fit(train_images,
   train_labels,
   epochs=50,
   callbacks=[cp_callback],
   validation_data=(test_images, test_labels),
   verbose=0)
ls {checkpoint_dir}
print("The latest checkpoint being updated")
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
print(latest)

Tín dụng mã:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

Đầu ra

Keras có thể được sử dụng như thế nào để đào tạo một mô hình với lệnh gọi lại mới trong Python?

Keras có thể được sử dụng như thế nào để đào tạo một mô hình với lệnh gọi lại mới trong Python?

Keras có thể được sử dụng như thế nào để đào tạo một mô hình với lệnh gọi lại mới trong Python?

Keras có thể được sử dụng như thế nào để đào tạo một mô hình với lệnh gọi lại mới trong Python?

Giải thích

  • Phiên bản mới được tạo của mô hình phù hợp với dữ liệu đào tạo.

  • Tất cả các tệp của thư mục trạm kiểm soát được hiển thị trên bảng điều khiển.

  • Trạm kiểm soát gần đây nhất đã được cập nhật.

  • Trạm kiểm soát mới này được hiển thị trên bảng điều khiển.